Olá e bem-vindo ao último passo do nosso processo para fazer com que o cérebro possamos uma função para deixar a esquerda.
Esta é a função direta que propagará os sinais em todas as camadas da rede neural,
incluindo as três camadas convolucionais e a camada totalmente conectada.
E, portanto, esta função é a função direta exatamente como para o carro auto-dirigindo, exceto
que neste momento, temos que propagar os sinais nas camadas convolucionais antes da camada totalmente conectada.
E a boa notícia é que já fizemos isso no passo anterior com a função de contar Newnes.
Então, já temos o código para propagar o sinal no país.
E isso será muito rápido.
Nós apenas combinaremos o que fizemos aqui e o que fizemos com o carro submarino e teremos nossa
função avançada para o nosso cérebro.
Então vamos fazer isso.
Apresentamos uma nova função aqui a última para o cérebro e essa função é a função direta
que leva um argumento.
Bem, exatamente como antes de se referir aos objetos e X, que serão as imagens de entrada primeiro e então você saberá que
o X será atualizado à medida que o sinal se propaga na nova rede.
Tudo bem.
Então, Cullen e então vamos dentro da função.
Então, como acabei de dizer, já fizemos o código para propagar os sinais nas três camadas convolucionais.
São exatamente essas três linhas de código.
Então eu estou copiando-os e colando-os aqui e aí vamos.
Nós já temos nossa propagação do sinal nas três camadas convolucionais.
precisamos apenas propagar o sinal das camadas convolucionais para a camada oculta e, em seguida, eventualmente para
a camada de saída que está no final da rede neural e, para isso, primeiro precisamos
aplanar a terceira camada convolucional que nós Obtido aqui, lembre-se de X na primeira é a imagem de entrada.
E então, agora,
Então, aqui X torna-se a primeira camada convolucional, então X torna-se o segundo convolucional lá.
E então, X torna-se o terceiro convolucional lá.
Então, neste momento, X é a terceira camada convolucional.
E agora, para adotar o achatamento lá, precisamos esparramecer esta terceira camada convolucional X e, para fazer isso, vamos fazer
algo bastante parecido com o que fizemos aqui, apenas desta vez não precisamos do
número de neurônios que precisamos simplesmente de achatar a canais na terceira convolução lá.
Então, isso será bastante mais simples, mas muito semelhante.
E para fazer isso bem, vamos tomar X de novo porque o X se tornará a camada achatadora.
Estamos apenas atualizando X para x igual, então nós levamos X de novo, mas esse X é o X antigo que é a terceira camada
convolucional.
Então, nós tomamos o terceiro convolucional lá, então, então, nós levamos a função de exibição para a qual nos
aplicamos aos argumentos.
O primeiro é X esse tamanho zero.
de todos os canais e a terceira camada convolucional e colocá-los um após o outro neste enorme vetor que
se tornará este X aqui e este X, então, se tornará a entrada de a rede totalmente conectada.
Então, novamente, nós tomamos a função de tamanho para tirar todos os pixels
Mas isso não é tudo o que precisamos.
E aqui vem.
E menos um.
Então, esse truque você pode encontrá-lo nos tutoriais de relógio de bolso.
É assim que você pode aplastar um convolucional que são compostos de vários canais usando a função de tamanho.
E, claro, se você quiser mais detalhes sobre como isso funciona, você pode acessar os tutoriais de relógio de bolso.
Vou fornecer o link.
Então, agora que conseguimos nosso achatamento lá, você sabe que este achatamento se tornará a entrada
de uma rede clássica totalmente conectada com uma transmissão linear simples do sinal.
E agora, não vamos usar uma função de convolução para transmitir o sinal, vamos usar
uma transmissão linear com uma classe linear e, em seguida, romper a linearidade, porque quando
estamos trabalhando com imagens e imagens, relacionamentos lineares.
Bem, nós vamos usar uma função rectificável para poder aprender esses relacionamentos não-lineares.
Então vamos fazer isso.
Este é realmente o próximo passo.
E agora, isso é exatamente como o que fizemos para o carro auto-dirigido.
Nós tomamos o X porque queremos atualizá-lo novamente, queremos obter a camada oculta agora.
E então, primeiro, o que fazemos é que tomamos nossa conexão completa SE1 porque a conexão completa.
FC um é o que liga a camada achatada ao escondido e, portanto, precisamos tomar
SE1 e aplicá-lo ao X que temos agora, que é a inundação lá.
E nós não esquecemos o eu, é claro, porque todos são uma variável da nossa função init.
Então SE1 X autodidacta e, assim, passa linearmente o sinal do lisonjeiro ao escondido.
Mas agora precisamos ativar esses neurônios e, ao mesmo tempo, quebrar a lei na errância.
E é exatamente isso que fazemos com a função de ativação do retificador.
Então, agora, o que temos que fazer é levar nosso módulo funcional e, a partir deste módulo funcional, tomamos, naturalmente, ou
função rectificável que é o verdadeiro você.
E colocamos SE1 autodidacta dentro dos parênteses.
Tudo bem, então o que acontece nesta linha de código é que primeiro propagamos os sinais da camada de
achatamento para a camada oculta da rede totalmente conectada.
E então, ativamos os neurônios desta camada oculta, quebrando o ar com esta função de
ativação do retificador e nós entramos na cabeça aqui, que é perfeito.
E agora temos um último passo para fazê-lo, é claro, para propagar o sinal da camada oculta para a
camada de saída com os neurônios de saída final e para fazer isso.
Bem, isso é muito simples.
Isso é exatamente como o que fizemos no carro.
Nós levamos a nossa segunda coleção completa de C2 e aplicamos isso, é claro, nos neurônios da camada oculta
que é agora x.
Então, aqui estão os neurônios aqui e ali.
Isso tudo x e x aqui se torna, claro, os neurônios de saída da camada de saída que contém os valores do cubo.
E, finalmente, simplesmente devolvemos os neurônios de saída que são x com os valores do cubo.
Tão perfeito.
Parabéns, acabamos de fazer um cérebro, acabamos de fazer o cérebro de nossa AI AI com os olhos e o
resto das células.
Então, parabéns.
Agora é hora de fazer o corpo que está definindo como vamos jogar a ação.
Depois de todos os sinais serem processados ​​no cérebro.
Então esse é o nosso segundo grande passo.
Vamos fazer isso nos próximos tutoriais.
E até então AI.